Mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình, giúp ta dựđoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết được giá trị
của các biến độc lập. Từ phụ lục 6, ta thấy Sig = 0.000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu, hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.889 nghĩa là mô hình hồi quy bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 88.9%. Hay nói cách khác, 7 nhân tố giải thích được 88.9% sự hài lòng của khách hàng về marketing tại Eximbank. Hệ
số phóng đại phương sai VIF rất nhỏ, bằng 1.000. Theo quy tắc, khi VIF >10 thì mức
độđa cộng tuyến được xem là cao. Do vậy, có thể khẳng định rằng giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số Durbin - Watsan = 1.921 lớn hơn 1 và
bé hơn 3 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến. Như vậy, hàm hồi quy của mô hình có dạng như sau:
SHLONG = 3.931 + 0.262 PROD + 0.195 GIA + 0.187 PP + 0.201 XTTT + 0.202 CNGUOI + 0.191 BCVL + 0.2 QTRINH
Trong đó:
SHLONG: Sự hài lòng của khách hàng về marketing mix tại Eximbank PROD: Sản phẩm
GIA: Giá cả PP: Phân phối
XTTT: Xúc tiến – truyền thông CNGUOI: Con người
BCVL: Bằng chứng vật lý QTRINH: Quy trình
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các nhân tố trong mô hình hồi qui trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng khách hàng. Cả 7 nhân tố trên đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng (Sig = 0.000), trong đó nhân tố “Sản phẩm” có ảnh hưởng mạnh nhất, nhân tố này quyết định 26.2% đến sự hài lòng của khách hàng. Tiếp theo lần lượt là nhân tố "Con người" quyết định 20.2%, "Xúc tiến – truyền thông” quyết định 20.1%, kế đến là nhân tố "Quy trình", "Giá cả", “Bằng chứng vật lý” và cuối cùng là "Phân phối" quyết định 18.7% sự hài lòng của khách hàng về marketing mix tại Eximbank.